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如何使用Redis优化高并发场景下的接口性能

这篇文章主要介绍了如何使用redis优化高并发场景下的接口性能，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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本文内容

使用Redis优化高并发场景下的接口性能
数据库乐观锁

随着双12的临近，各种促销活动开始变得热门起来，比较主流的有秒杀、抢优惠券、拼团等等。
涉及到高并发争抢同一个资源的主要场景有秒杀和抢优惠券。

前提

活动规则

  • 奖品数量有限，比如100个

  • 不限制参与用户数

  • 每个用户只能参与1次秒杀

活动要求

  • 不能多发，也不能少发，100个奖品要全部发出去

  • 1个用户最多抢1个奖品

  • 遵循先到先得原则，先来的用户有奖品

数据库实现

悲观锁性能太差，本文不予讨论，讨论一下使用乐观锁解决高并发问题的优缺点。
数据库结构

如何使用Redis优化高并发场景下的接口性能

  • 未中奖时UserId为0，RewardAt为NULL

  • 中奖时UserId为中奖用户ID，RewardAt为中奖时间

乐观锁实现
乐观锁实际上并不存在真正的锁，乐观锁是利用数据的某个字段来做的，比如本文的例子就是以UserId来实现的。
实现流程如下：
1、查询UserId为0的奖品，如果未找到则提示无奖品

SELECT * FROM envelope WHERE user_id=0 LIMIT 1`

2、更新奖品的用户ID和中奖时间(假设奖品ID为1，中奖用户ID为100，当前时间为2019-10-29 12:00:00)，这里的user_id=0就是我们的乐观锁了。

UPDATE envelope SET user_id=100, reward_at='2019-10-29 12:00:00' WHERE user_id=0 AND id=1`

3、检测UPDATE语句的执行返回值，如果返回1证明中奖成功，否则证明该奖品被其他人抢了

为什么要添加乐观锁

正常情况下获取奖品、然后把奖品更新给指定用户是没问题的。如果不添加user_id=0时，高并发场景下会出现下面的问题：

  • 两个用户同时查询到了1个未中奖的奖品(发生并发问题)

  • 将奖品的中奖用户更新为用户1，更新条件只有ID=奖品ID

  • 上述SQL执行是成功的，影响行数也是1，此时接口会返回用户1中奖

  • 接下来将中奖用户更新为用户2，更新条件也只有ID=奖品ID

  • 由于是同一个奖品，已经发给用户1的奖品会重新发放给用户2，此时影响行数为1，接口返回用户2也中奖

  • 所以该奖品的最终结果是发放给用户2

  • 用户1就会过来投诉活动方了，因为抽奖接口返回用户1中奖，但他的奖品被抢了，此时活动方只能赔钱了

添加乐观锁之后的抽奖流程

1.更新用户1时的条件为id=红包ID AND user_id=0 ,由于此时红包未分配给任何人，用户1更新成功，接口返回用户1中奖
2.当更新用户2时更新条件为id=红包ID AND user_id=0，由于此时该红包已经分配给用户1了，所以该条件不会更新任何记录，接口返回用户2中奖

乐观锁优缺点
优点

  • 性能尚可，因为无锁

  • 不会超发

缺点

  • 通常不满足“先到先得”的活动规则，一旦发生并发，就会发生未中奖的情况，此时奖品库还有奖品

压测
在MacBook Pro 2018上的压测表现如下(Golang实现的HTTP服务器,MySQL连接池大小100，Jmeter压测)：

  • 500并发 500总请求数 平均响应时间331ms 发放成功数为31 吞吐量458.7/s

Redis实现

可以看到乐观锁的实现下争抢比太高，不是推荐的实现方法，下面通过Redis来优化这个秒杀业务。

Redis高性能的原因

  • 单线程 省去了线程切换开销

  • 基于内存的操作 虽然持久化操作涉及到硬盘访问，但是那是异步的，不会影响Redis的业务

  • 使用了IO多路复用

实现流程

  • 活动开始前将数据库中奖品的code写入Redis队列中

  • 活动进行时使用lpop弹出队列中的元素

  • 如果获取成功，则使用UPDATE语法发放奖品

UPDATE reward SET user_id=用户ID,reward_at=当前时间 WHERE code='奖品码'

如果获取失败，则当前无可用奖品，提示未中奖即可

使用Redis的情况下并发访问是通过Redis的lpop()来保证的，该方法是原子方法，可以保证并发情况下也是一个个弹出的。

压测

在MacBook Pro 2018上的压测表现如下(Golang实现的HTTP服务器,MySQL连接池大小100，Redis连接池代销100，Jmeter压测)：

  • 500并发 500总请求数 平均响应时间48ms 发放成功数100 吞吐量497.0/s

结论

可以看到Redis的表现是稳定的，不会出现超发，且访问延迟少了8倍左右，吞吐量还没达到瓶颈，可以看出Redis对于高并发系统的性能提升是非常大的！接入成本也不算高，值得学习！

实验代码

// main.go
package main

import (
    "fmt"
    "github.com/go-redis/redis"
    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
    "github.com/jinzhu/gorm"
    "log"
    "net/http"
    "strconv"
    "time"
)

type Envelope struct {
    Id        int `gorm:"primary_key"`
    Code      string
    UserId    int
    CreatedAt time.Time
    RewardAt  *time.Time
}

func (Envelope) TableName() string {
    return "envelope"
}

func (p *Envelope) BeforeCreate() error {
    p.CreatedAt = time.Now()
    return nil
}

const (
    QueueEnvelope = "envelope"
    QueueUser     = "user"
)

var (
    db          *gorm.DB
    redisClient *redis.Client
)

func init() {
    var err error
    db, err = gorm.Open("mysql", "root:root@tcp(localhost:3306)/test?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if err = db.DB().Ping(); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    db.DB().SetMaxOpenConns(100)
    fmt.Println("database connected. pool size 10")
}

func init() {
    redisClient = redis.NewClient(&redis.Options{
        Addr:     "localhost:6379",
        DB:       0,
        PoolSize: 100,
    })
    if _, err := redisClient.Ping().Result(); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Println("redis connected. pool size 100")
}

// 读取Code写入Queue
func init() {
    envelopes := make([]Envelope, 0, 100)
    if err := db.Debug().Where("user_id=0").Limit(100).Find(&envelopes).Error; err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if len(envelopes) != 100 {
        log.Fatal("不足100个奖品")
    }
    for i := range envelopes {
        if err := redisClient.LPush(QueueEnvelope, envelopes[i].Code).Err(); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
    }
    fmt.Println("load 100 envelopes")
}

func main() {
    http.HandleFunc("/envelope", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        uid := r.Header.Get("x-user-id")
        if uid == "" {
            w.WriteHeader(401)
            _, _ = fmt.Fprint(w, "UnAuthorized")
            return
        }
        uidValue, err := strconv.Atoi(uid)
        if err != nil {
            w.WriteHeader(400)
            _, _ = fmt.Fprint(w, "Bad Request")
            return
        }
        // 检测用户是否抢过了
        if result, err := redisClient.HIncrBy(QueueUser, uid, 1).Result(); err != nil || result != 1 {
            w.WriteHeader(429)
            _, _ = fmt.Fprint(w, "Too Many Request")
            return
        }
        // 检测是否在队列中
        code, err := redisClient.LPop(QueueEnvelope).Result()
        if err != nil {
            w.WriteHeader(200)
            _, _ = fmt.Fprint(w, "No Envelope")
            return
        }
        // 发放红包
        envelope := &Envelope{}
        err = db.Where("code=?", code).Take(&envelope).Error
        if err == gorm.ErrRecordNotFound {
            w.WriteHeader(200)
            _, _ = fmt.Fprint(w, "No Envelope")
            return
        }
        if err != nil {
            w.WriteHeader(500)
            _, _ = fmt.Fprint(w, err)
            return
        }
        now := time.Now()
        envelope.UserId = uidValue
        envelope.RewardAt = &now
        rowsAffected := db.Where("user_id=0").Save(&envelope).RowsAffected // 添加user_id=0来验证Redis是否真的解决争抢问题
        if rowsAffected == 0 {
            fmt.Printf("发生争抢. id=%d\n", envelope.Id)
            w.WriteHeader(500)
            _, _ = fmt.Fprintf(w, "发生争抢. id=%d\n", envelope.Id)
            return
        }
        _, _ = fmt.Fprint(w, envelope.Code)
    })

    fmt.Println("listen on 8080")
    fmt.Println(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“如何使用Redis优化高并发场景下的接口性能”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!


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